Modelización de pérdidas del canal del sistema de comunicaciones Sigfox con métodos tradicionales y Machine Learning - Andrade Solorzano, Hugo David (2024)
El Internet de las Cosas (IoT, del inglés Internet of Things), ha transformado la interconexión de dispositivos a través de Internet. En este contexto, el sistema de comunicaciones Sigfox, ha sido fundamental ya que permite la conexión de dispositivos IoT con alta eficiencia, bajo consumo energético y gran alcance. No obstante, este tipo de red enfrenta desafíos debido a la pérdida de potencia de la señal, factor que afecta el alcance y la fiabilidad de la comunicación. En Ecuador este fenómeno no ha sido caracterizado debido a su disponibilidad limitada lo que subraya la necesidad de modelizar las pérdidas del canal para mejorar la planificación y diseño de infraestructuras de estas redes. Este estudio utiliza la ubicación de estaciones base y de un conjunto de datos obtenido mediante un Site Survey en la red Sigfox desplegada en Quito, Ecuador, que contiene mediciones sobre el Indicador de fuerza de la señal y coordenadas del equipo receptor. Con esta información se evalúan modelos tradicionales donde se desarrolla un modelo empírico de pérdidas del canal con la aplicación de regresión convencional por ajuste de curva, además, se generan algoritmos de regresión con Aprendizaje Automático (ML, del inglés Machine Learning), que incorporan datos sintéticos para mejorar la precisión de la modelización. Durante la evaluación se optimizan los hiperparámetros de los modelos de ML destacados y se realizan pruebas de validación cruzada con diferentes porcentajes. La comparación de métodos se realiza mediante la métrica de la raíz del error cuadrático medio (RMSE, del inglés Root Mean Square Error) para determinar la precisión en relación con las mediciones reales. Los resultados determinaron que el modelo tradicional "Egli" alcanzó un RMSE de 12.49%, mientras que el modelo empírico “Espe Sigfox” obtuvo un RMSE de 9,16%, y el modelo de ML " XGBoostAdvanced " con parámetros optimizados, registró un RMSE de 5.69%. Este estudio proporciona distintos enfoques sobre la modelización de pérdidas del canal de la red Sigfox en Ecuador, donde se denota la superioridad de algoritmos de regresión con técnicas de ML.